物联网感知技术与套用：智慧型全景视频感知（上）

《物联网感知技术与套用：智慧型全景视频感知（上）》是2013年电子工业出版社出版的图书，作者是汤一平。

基本 介绍

书名：《物联网感知技术与套用：智慧型全景视频感知（上）》作者：汤一平ISBN：9787121200908页数：356页出版社：电子工业出版社出版时间：2013-04开本：16(185*260)

基本信息

出版时间：2013-04

千字数：570

版次：01-01

页数：356

开本：16(185*260)

I S B N ：9787121200908

本书是一部比较全面和系统研究全景感视觉理论、全景视觉感知技术及套用的学术专着。在介绍智慧型视频感知基本原理、技术及当前尚存在的科学问题的基础上，引入了全景视觉的重要性，可为各种智慧型感知技术套用提供强大的元数据支撑；书中详细阐述了多种全景视觉感测器的设计和实现方法，针对不同行业套用的特点，将全景视觉与智慧型视频分析技术进行有机结合，提出了各种智慧型全景感知实际工程套用的解决方案。笔者用“视觉艺术、认知科学”概括了本书的内容。

目录信息

第1章绪论 1

1.1 从物联网谈智慧型感知技术 1

1.2 感测技术 2

1.3 感测网技术 5

1.3.1 感测网的概念 5

1.3.2 感测网的由来 5

1.3.3 感测网的构成 5

1.3.4 感测网的核心技术 6

1.3.5 无线感测网 8

1.3.6 基于射频识别（RFID）的感测网 9

1.3.7 RFID标籤射频卡的标準及分类 10

1.3.8 RFID技术在物联网中的作用 10

1.3.9 感测网的特徵 11

1.3.10 WSN的套用领域 11

1.3.11 感测网和物联网面临的主要问题 13

1.4 智慧型计算技术 14

1.4.1 智慧型计算技术概述 14

1.4.2 云计算技术 15

1.4.3 智慧型计算技术的分类 15

1.4.4 基于智慧型视频分析的智慧型感知技术 16

1.4.5 其他一些主要的智慧型技术 17

1.5 “天人合一”思想与“人天合一”技术 22

第2章智慧型视频分析技术 24

2.1 背景建模技术 25

2.1.1 基本原理 26

2.1.2 背景建模的难点 26

2.1.3 背景建模的分类 26

2.2 目标对象的检测、分类、表达和描述 32

2.3 目标对象跟蹤 34

2.3.1 基于模型匹配的跟蹤 34

2.3.2 基于变形模型的跟蹤 35

2.3.3 基于区域匹配的跟蹤 35

2.3.4 基于特徵匹配的跟蹤 35

2.3.5 基于运动特性的跟蹤 36

2.3.6 基于机率统计的跟蹤 37

2.3.7 目标对象跟蹤问题的处理思路总结 37

2.3.8 当前目标对象跟蹤存在的一些问题 38

2.3.9 国内外解决多目标跟蹤核心问题的主流方法 40

2.4 行为分析 42

2.4.1 行为分析技术的发展历史 43

2.4.2 行为分析几种关键算法介绍 44

2.4.3 行为分析与理解存在的问题与发展趋势 47

2.4.4 高层行为与场景理解 48

2.5 智慧型视频分析技术的评估方法 49

2.6 对智慧型视频分析技术发展的几点思考 51

2.6.1 在前景对象描述方面的思考 51

2.6.2 在视觉获取手段方面的思考 52

2.6.3 在智慧型视频感知方面的思考 53

2.6.4 对于底层视觉处理方面的思考 53

2.6.5 对于中层视觉处理方面的思考 55

2.6.6 对于高层视觉处理方面的思考 63

2.7 智慧型视频分析开源项目与视觉库 64

2.7.1 计算机视觉库OpenCV简介 64

2.7.2 计算梯度、边缘和角点的相关算法 65

2.7.3 计算採样、差值和几何变换的相关算法 70

2.7.4 形态学操作相关算法 76

2.7.5 滤波器与彩色变换相关算法 79

2.7.6 金字塔算法及其套用 84

2.7.7 连线部件 86

2.7.8 关于图像与轮廓矩的算法 89

2.7.9 关于特殊图像变换算法 91

2.7.10 直方图 95

2.7.11 匹配算法 103

2.7.12 结构分析 105

2.7.13 计算几何相关算法 109

2.7.14 平面划分相关算法 115

2.7.15 运动分析与对象跟蹤相关算法 120

2.7.16 运动模板 121

2.7.17 对象跟蹤 123

2.7.18 光流相关算法 125

2.7.19 预估器相关算法 128

2.7.20 模式识别相关算法 134

2.7.21 照相机标定和三维重建相关算法 141

2.7.22 姿态估计相关算法 144

2.7.23 外极线几何 147

2.8 其他一些计算机视觉方面的开源项目 149

2.8.1 Java视觉处理库JavaCV简介 149

2.8.2 基于QT的计算机视觉库QVision 151

2.8.3 视觉快速开发平台qcv 151

2.8.4 Matlab计算机视觉包mVision 152

本章结束语 152

参考文献 153

第3章全方位视觉感测器技术 158

3.1 全方位视觉感测器的发展历史 158

3.1.1 全方位视觉感测器在国外的发展状况 158

3.1.2 全方位视觉感测器在我国的发展状况 162

3.2 全方位视觉感测器的分类 165

3.2.1 折反射全方位视觉感测器的分类 167

3.2.2 按全方位视觉感测器的折反射次数分类 168

3.2.3 按全方位视觉感测器大小的分类 168

3.2.4 按全方位视觉感测器感光晶片的分类 169

3.2.5 按全方位视觉感测器接口的分类 169

3.2.6 按全方位视觉感测器固定方式的分类 170

3.2.7 按全方位视觉感测器成像範围的分类 171

3.2.8 按立体全方位视觉感测器成像晶片个数和镜片个数的分类 172

3.2.9 按立体全方位视觉感测器投影光源的分类 172

3.2.10 按全方位视觉感测器有无死角的分类 173

3.2.11 按全方位视觉感测器有无宽动态摄像晶片的分类 173

3.2.12 按全方位视觉感测器成像晶片的分类 174

3.2.13 按与全方位视觉感测器连线的摄像装置的分类 175

3.2.14 按三维立体全方位视觉感测器成像的分类 176

3.2.15 按全方位视觉感测器与其他装置组合的分类 177

3.3 全方位视觉感测器的设计 180

3.3.1 单视点全方位视觉感测器的成像原理 181

3.3.2 双曲面全方位视觉感测器的镜面设计 182

3.3.3 双曲面镜面的垂直视场範围的设计 184

3.3.4 二次折反射的全方位视觉感测器的设计 185

3.3.5 无死角全方位视觉感测器的设计 190

3.3.6 ODVS外罩的设计 191

3.3.7 宽动态全方位视觉感测器的设计 192

3.3.8 360°×360°全球面全方位视觉感测器的设计 196

3.3.9 双目立体全方位视觉感测器的设计 197

3.3.10 主动式双目立体全方位视觉感测器的设计 200

3.4 3d全景立体视频图像拍摄装置的设计 206

3.4.1 3D全景立体视频图像拍摄装置的组成原理 208

3.4.2 3D全景立体视频图像拍摄装置的建模 210

3.4.3 3D全景立体视频图像的展开和拼接 212

3.4.4 3D全景立体影视图像与3D特写立体影视图像 215

3.5 整体性视觉与关注性视觉——Where视觉和What视觉的融合 218

3.6 全方位视觉感测器的标定 222

3.6.1 单视点折反射全方位视觉感测器的成像模型 223

3.6.2 基于多项式展开成像模型的标定算法 225

3.6.3 改进的基于多项式展开成像模型的标定算法 226

3.7 双目立体全方位视觉感测器的标定及极线配準 227

3.7.1 全方点阵图像中的竖直线提取 229

3.7.2 极线间方位角偏差角度计算 229

3.7.3 双目立体全景图像的极线校正 230

3.7.4 全方位视觉感测器的标定过程 230

3.8 主动式双目立体全方位视觉感测器的标定 233

3.9 双目立体ODVS的物点匹配与物点的空间距离计算 234

3.9.1 高斯球面坐标与中央眼 234

3.9.2 物点的空间信息获取与计算 235

3.9.3 空间物点的距离估算精度 237

3.10 主动式立体ODVS空间物点的距离估算 238

3.11 全方点阵图像的展开 240

3.11.1 全方点阵图像的柱状展开 240

3.11.2 全方点阵图像的透视展开 243

3.11.3 全方点阵图像bird-view 变换 244

3.12 全方位感测器的有效成像範围和视频感测网网路拓扑图 244

3.12.1 ODVS的几种安装配置方式 245

3.12.2 监控系统的网路拓扑架构图 246

本章结束语 249

参考文献 250

第4章智慧型全景视频分析技术的套用 252

4.1 智慧型交通 253

4.1.1 动态道路交通状态的检测 254

4.1.2 停车位的检测 255

4.1.3 重大交通事故的快速测绘 256

4.1.4 道路岔口交通状态检测与交通信号灯的控制 258

4.1.5 交通违法行为的检测 259

4.1.6 交通安全运行环境的监测 261

4.1.7 智慧型交通的调度 263

4.1.8 驾驶安全辅助技术 263

4.2 基于全景视觉的机器人技术 265

4.3 文物保护技术 266

4.4 基于全景视觉的管道、水下、井下、洞穴内的探测技术 268

4.5 基于全景视觉的各种军事套用技术 268

4.6 基于全方位计算机视觉的观察技术 270

4.6.1 基于全方位计算机视觉的植物生长、植物病虫害观察技术 270

4.6.2 基于全方位计算机视觉的动物行为观察技术 270

4.7 基于视觉的转播技术 271

4.7.1 虚拟场景重建技术 271

4.7.2 具有沉浸感、现实感的远程教育技术 273

4.7.3 具有沉浸感、现实感的远程医疗 274

4.7.4 虚拟演练环境的製作 275

4.7.5 数字城市的快速製作技术 276

4.7.6 基于智慧型全景立体视频分析的增强现实技术 276

4.7.7 基于全景立体摄像技术的3D立体视频拍摄 278

4.8 基于全景视觉的自然灾害检测技术 279

4.8.1 基于全景视觉的火灾视频检测 280

4.8.2 基于全景视觉的土石流和塌方视频检测 280

4.8.3 基于物联网的地震预测辅助技术 281

4.8.4 基于智慧型全景视频分析的煤矿安全技术 282

4.8.5 基于智慧型全景视频分析的水灾检测技术 284

4.9 基于智慧型全景视频分析的独居老人、小孩的监护技术 284

4.10 基于智慧型全景视频分析的电梯调度、安全监控技术 286

4.10.1 基于智慧型全景视频分析的电梯安全运行监测技术 286

4.10.2 基于智慧型全景视频分析的电梯调度技术 288

4.10.3 基于智慧型全景视频分析的电梯轿厢内的智慧型视频监控技术 289

4.11 基于智慧型全景视频分析的节能技术 290

4.12 基于视频分析的新型感测器的开发 291

4.12.1 基于机器视觉的雨量感测器 291

4.12.2 基于机器视觉的三维风速风向感测器 292

4.12.3 基于机器视觉的生物式水质监测技术 293

4.12.4 基于机器视觉的生物式瓦斯监测技术 294

4.12.5 基于机器视觉的全方位倾斜感测器 294

4.13 智慧型全景视频分析技术在商业上的套用 295

4.13.1 基于智慧型全景视频分析技术的消费者购买行为分析 295

4.13.2 基于生物特徵识别的人与身份证同一性检验技术 296

4.14 智慧型全景视频分析技术在机械方面的套用 297

4.14.1 智慧型全景视频分析技术在货柜吊具上的套用 297

4.14.2 智慧型全景视频分析技术在工程机械、农业机械等方面的套用 298

4.15 智慧型视频监控技术 299

4.15.1 视频监控技术的几个重要转变 300

4.15.2 智慧型全景视频监控技术的几个主要功能 302

4.15.3 智慧型全景视频监控技术在各个行业中的解决方案 304

本章结束语 322

第5章智慧型视频感知框架及智慧型全景视觉分析系统的快速开发方法 323

5.1 “以人为中心”的动态图像理解的体系结构及工学方法 325

5.2 智慧型视频感知框架的搭建 327

5.2.1 底层视觉处理 327

5.2.2 中层视觉处理 328

5.2.3 高层视觉处理 329

5.2.4 各种智慧型感知系统的快速构建方法 331

5.3 基于智慧型视频分析技术的形象演绎创新 332

5.4 智慧型视频分析的中间件技术 334

5.4.1 中间件技术是智慧型视频分析发展的必由之路 334

5.4.2 智慧型视频分析中间件的设计理念 335

5.4.3 基于中间件技术的智慧型视频分析的项目开发组织机构 336

5.4.4 基于中间件技术的智慧型视频分析的构造方法 336

5.4.5 物联网时代的中间件技术 340

本章结束语 341

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